Looking Up, Down, and Sideways: Reconceiving Cumulative Effects Assessment as a Mindset
Notice bibliographique
Résumé
Despite all the effort that has gone into defining researching and establishing best practices for cumulative effects assessment CEA understanding remains weak and practice wanting At one extreme of implementation CEA can be described as merely an irritant to the completion of a projectspecific environmental assessment EA At the other extreme the conceptual view is that all effects in EA should be deemed cumulative unless demonstrated otherwise Our purpose here is to consider how we might reconceive CEA as a mindset that is at the heart of absolutely every assessment of valued ecosystem component VEC to ensure that we understand the relative contributions of various stressors and can decide when cumulative effects may foreclose future activities due to impacts on VECs Conceptually we ground the CEA mindset in the context of three lenses that must all be functioning and working together for the mindset to be operative a technical lens a law and policy lens and a participatory lens Our arguments are based on a review of the CEA strategic effects assessment SEA and regional effects assessment literatures an examination and consideration of Canadian EA and SEA case practice and our combined professional experiences Through using the Bay of Fundy in Canada as a case example we establish the concept of the CEA mindset and an approach for moving forward with implementation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,147 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,156 |
| Communication savante | 0,032 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».